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三天,用 AI 写了一个浏览器:真正强大的,还是程序员!

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前段时间,Cursor宣布用AI写了一个浏览器FastRender,被全网嘲笑了。

这个项目号称使用成百上千个并行 AI 智能体,连续跑了一周,生成了一个Web 浏览器,代码量超过 300 万行。

但是很多程序员clone以后,却发现跑不起来,并且项目依赖大量已有的库,不是真正的从零开始。

更要命的是,代码质量极烂,很多构建错误和警告未解决,被一些人戏称“AI泔水”。

看到这种情况,有个叫做“embedding-shapes”的程序员非常不爽,他决定自己用AI从头儿构建一个。

他的目标如下:


和Cursor不同的是,他决定只用一个AI Agent,充分发挥程序员的能力,指导AI进行编程,看看效果如何。

所以,他并没有直接说:

请帮我用 Rust 写一个浏览器!

而是精心设计了一组策略和方法:

第一天:先跑起来

第一天他和 AI 做的事只有一件:先让它跑起来。

实现最基本的功能,能渲染Hello World,然后增加渲染嵌套标签。

增加了一个截图功能,把渲染的结果变成图片,让AI去观察,这样就可以实现回归测试,保证AI不会破坏已有的功能,不得不说,这个点子真是挺棒的。

第一天,一共生成了7500行代码,实现了一个极简的浏览器原型。

这个原型没有利用任何现成的类库,HTML/CSS渲染框架,真的是一点点从头而搞起来的,代码模块化良好,职责清晰,每个文件<1000行,完全可控。

第二天:建立自动的工作流程

第二天,他改进了resize Windows的问题,兼容性问题和性能问题。

更重要的是建立了一个工作流程:

1.选定一个真实网站,关闭JavaScript,截图。

2.把截图发给AI,让它照着截图的样子来渲染。

3.AI需要写代码,跑测试,生成新的截图,然后对比。

大多数时间他都不管事儿,等 AI 跑完来叫他,他只负责看看像不像、顺不顺。

第三天:收尾+跨平台

增加滚动条,Back 按钮 (这是浏览器非常重要的功能)

增加对macOS和Windows的支持(这说明抽象做对了,第一天的架构没有“写死在Linux上”)

增加更多的回归测试,提升性能,fix崩溃的问题。(说明软件已经到了一定复杂度了)

三天后,全部的工作成果是大约两万行Rust代码,没有任何依赖,编译起来飞快。

用这个浏览器访问Hacker News:


访问著名的Medium:


访问知名博客:Simon Willison :


相比cursor那种几百个Agent自动干活生成的垃圾浏览器,这个浏览器功能不多,但是更加清晰、简洁、工程上更加靠谱。

对于严肃的、复杂的项目,程序员有效地指导AI,远比直接把问题扔过去让AI解决问题重要得多。

如果不对架构和设计进行控制和约束,则很快就会因为它们的粗糙而失控:

第一天很爽:哇塞,这么快都实现了!

第二天也很爽:出了问题AI马上就解决了!

第三天麻烦出现:这个Bug给它描述了好几遍,怎么就是改不了?

第四天:算了,还是重开吧!

相比之下,当你拥有真正的设计和高质量的代码时,可以保持稳定的开发节奏,每一天都像第一天一样。

从这三天的实践可以看出,AI 与人类协作能在特定任务上显著加速开发,AI是人类程序员的放大器,但是它只能在懂开发的人手里发挥最大的效用,这也是程序员的最大价值。

GitHub :

https://github.com/embedding-shapes/one-agent-one-browser/

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